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第四范式成立于2014年底，是國際領先的人工智能平臺與技術服務提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業愿景，旨在讓AI成為驅動社會進步、企業增長的引擎。依托于領先的機器學習技術與豐富的行業實踐經驗，第四范式打造了企業智能化轉型戰略產品“天樞”，通過構建以消費者為中心的全鏈路客戶流量運營，幫助企業實現以創造業務價值為目標的智能化轉型。此外，第四范式為企業樹立了正確的轉型目標和方法，通過自動化AI應用構建平臺第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應用門檻，將AI技術快速、規模化落地到企業眾多業務場景中，提升業務場景價值。同時，第四范式采用軟件定義算力的先進理念為企業提供軟硬一體AI集成系統SageOne，降低企業AI部署總體擁有成本，推動企業全面智能化轉型進程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫療、制造、互聯網、媒體等行業成功落地上萬個AI應用，助力各行業企業的AI創新變革。?點擊上方按鈕聯系科轉云平臺進行溝通對接！

主要研究內容和目標如下： 給老人情感呵護； 它一款通訊溝通工具，方便老人與家人、醫生進行溝通； 簡單易用，僅僅需要語音對話，就可交互，完全解放雙手； 豐富老人的娛樂生活； 老人的學習工具，老人可通過它學習知識（養生、廣場舞、按摩等）； 老人的生活助手； 一鍵求救； 健康監控伴侶。 

我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

依托學校與煙臺拓偉智能科技股份有限公司聯合北京理工大學、中國科學院電子所、北京京儀自動化研究總院共建的煙臺智能技術應用聯合創新研究院，開發了系列具有自主知識產權的智能機器人產品和智能制造系統，其中“4-6自由度關節型工業機器人”可負載7kg-200kg；自主視覺引導+二維碼定位的AGV，兩輪差動、麥克納姆輪全向，可負載20kg-2000kg。利用自主研發的全向無軌堆垛機、AGV、工業機器人等，在自主研發MES、車管調度、WMS系統監控下完成一系列智能制造和組裝，打造了“汽車制動油泵殼體智能制造系統”“智能精密鑄造工廠”等一批系統集成示范項目。 為服務煙臺蘋果產業高質量發展，研究院制定了煙臺紅富士蘋果等級分選省級標準，研發了無損傷智能分選與包裝及冷風庫智能監管系統、該系統包括智能信息采集與分級子系統、智能輸送調度子系統、蘋果排面子系統、機器人智能裝箱子系統，整線狀態監測與數據庫子系統。該系統采用人工智能及深度學習技術，有效結合近紅外光譜與計算機視覺技術，完成蘋果糖度、色澤、果形、霉心病、果銹、重量等21項指標檢測，根據檢測結果和新的分級標準，對蘋果重新進行分類分級，檢測準確率達到95%以上，分選效率2個/秒，磕碰率控制在1%以下，裝箱速度達到1個/秒。通過該系統，開展蘋果大數據信息采集工作，建立種植-加工-儲存-銷售全鏈條標準化蘋果大數據綜合運營平臺，現從蘋果單一價值到資源價值的跨越，從而促進蘋果產業轉型升級，高質量發展。

項目的來源于國家863項目，并已經申請專利和軟件著作權。 本成果應用人工心理（Artificial Psychology，AP）和人工智能理論，集成多種技術，將人類的情感、意識、智能賦予機器人。 AP人性化機器人具有以下功能：能聽會說，唱歌跳舞，知冷知熱，回避障礙，認識主人，識別同類，性格成長，能夠用肢體動作和面部表情表達機器人自身情感。該系列機器人可以應用于科普場館，學校實驗室，家庭；在科普場館中能夠對場館進行解說并與觀眾互動，在學校實驗室作為科研平臺，在家庭中可以作為一個智能管家。 AP人性化機器人是一個系列產品，現有產品： 1、迎賓機器人 2、高仿人機器人 3、智能爬蟲 4、多功能機器人（迷宮、巡線、滅火） 5、火星車 6、機器魚

在我國北部地區冬天路面積雪常常對人們交通出行造成阻礙，尤其是某些 彎道、交 叉路口以及坡道等地經常會導致交通事故的發生，為人們生產、生活、 出行帶來很多不 便。如今城市道路除雪是市政部門的一個難題，目前主要靠 人工或者傳統的掃雪車完成除雪作業。這樣的方式不僅效率低，而且需要投 入大量的人力。因此，一款智能掃雪機器人應運而生。本機器人針對非完整 履帶式移動機器人進行軌跡控制過程中存在的諸多不確定性，設計引入了滑 模控制算法；通過自適應模糊控制器來調整滑模控制器的增益值而得出在不 同情況下滑模控制增益的優化估計，用來消除滑模控制存在的抖振現象及克 服移動機器人系統存在的參數與非參數不確定性；控制算法使非完整輪式 移動機器人對各種軌跡具有良好的跟蹤效果，較普通PID控制算法具有明顯 的優越性。

智能巡檢機器人通過周期性自主地對目標區域進行檢測和數據采集，及時發現安全隱患。它可節省人力，提高行業自動化運營水平，并提高巡檢效率和精確性，是未來的發展趨勢。智能巡檢機器人采用四輪差速驅動，運動靈活，場地適應性好；自主導航控制采用基于激光雷達、慣性傳感器、里程計和機器視覺的SLAM技術，定位與導航精準可靠；作業裝置可根據需要搭載，如可見光攝像頭、紅外攝像頭、各種氣體傳感器、以及作業機械臂等。傳感部分主要采集機器人外部信息，如檢測目標的信息和用于機器人定位與壁障的環境信息等；通訊部分主要是與控制機房進行通訊，實時傳輸圖像信息并且在緊急狀況下進行人工操作。控制是智能巡檢機器人的主要部分，巡檢功能基于此實現。其中導航可以是采用基于已知地圖條件下的全局路徑規劃，也可以是未知全局地圖或地圖無法精確表達復雜地形時采用SLAM技術，邊檢測邊進行定位導航。傳感器多采用激光雷達，抗干擾能力強。

移動式智能服務機器人系統分成四部分：全方位移動機器人機構；七自由度機器人雙作業臂；機器人控制系統；機器人多方式人機交互系統。可實現一定范圍內的機器人全方位自主移動，自動避障,利用多關節機器人手臂,可靈巧的完成一定的服務作業功能，通過可視化圖形編程方式可以任意設定機器人自主移動路徑和服務功能，通過語音識別控制方式或遠程遙控方式控制機器人的移動、轉向、后退和予設動作功能。

在新興工業化浪潮下，傳統典藏管理的智能化卻相對滯后。讀者找書難的問題始終無法得以有效解決。目前，館藏圖書統一根據中圖法進行索書號編目、建冊。然而，粗粒度的索書號使得讀者難以確認一本圖書的準確位置。通常情況下，讀者需要反復比對索書號與書架上的圖書，逐步縮小查找范圍，最終找尋圖書。這種方式需要耗費大量的時間，尤其當圖書存在錯架（圖書沒有根據中圖法規則放置在本該放置的位置）情況。因此，如何結合物聯網感知與智能機器人技術，實現典藏環境下圖書查找的智能化意義重